| 基于地形单元分区的BP神经网络反演海底地形 |
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| 引用本文： | 范美琦,陈义兰,孙贺元,付延光,周兴华.基于地形单元分区的BP神经网络反演海底地形[J].海洋测绘,2024(1):16-20. |
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| 作者姓名： | 范美琦 陈义兰 孙贺元 付延光 周兴华 |
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| 作者单位： | 1. 山东科技大学海洋科学与工程学院;2. 自然资源部第一海洋研究所;3. 自然资源部海洋测绘重点实验室;4. 武汉大学测绘学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(42104035)；;中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(2023Q05)；;山东省自然科学基金(ZR2020QD087)； |
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| 摘 要： | 海底地形和海洋重力场在一定波段频率域上存在相关性，传统海底地形反演方法主要考虑海底地形与重力数据之间的线性关系，而忽略非线性项作用对反演结果的影响。基于此，提出了基于海底地形单元分区的BP神经网络反演方法，改善海底地形反演精度。选取东印度洋北部东经90°海岭附近海域(83°E～92°E,10°S～10°N)为实验区，利用船测水深、卫星测高重力等数据，根据地形特征将实验区分为海盆区和海岭区，使用BP神经网络方法分别进行海底地形反演，构建了实验区1′×1′局部海底地形模型。结果表明，基于地形单元分区的反演结果模型平均相对误差精度可达1.45%,比未分区的反演结果均方根误差降低了42 m,验证了本文方法的有效性和可行性。
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| 关 键 词： | 海底地形 BP神经网络 分区反演 重力异常 垂直重力梯度异常 |
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